Tail Index Regression
Tail Index Regression
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DOI：
10.1198/jasa.2009.tm08458
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发表时间：
2009-02
影响因子：
3.7
通讯作者：
Hansheng Wang;Chih-Ling Tsai
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Hansheng Wang;Chih-Ling Tsai
在极值统计中，尾部指数是衡量分布重尾行为的重要指标。在Pareto型分布下，我们利用对数函数将尾部指数与协变量引起的线性预测变量联系起来，构成尾部指数回归模型。然后，我们提出一个近似对数似然函数来获得回归参数估计量，并随后显示这些估计量的渐近正态性。提出数值研究来说明理论结果。
In extreme value statistics, the tail index is an important measure to gauge the heavy-tailed behavior of a distribution. Under Pareto-type distributions, we employ the logarithmic function to link the tail index to the linear predictor induced by covariates, which constitutes the tail index regression model. We then propose an approximate log-likelihood function to obtain regression parameter estimators, and subsequently show the asymptotic normality of those estimators. Numerical studies are presented to illustrate theoretical findings.